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【软考速通笔记】系统架构设计师⑱——大数据架构设计理论与实践小康师兄系统架构设计师笔记系统架构大数据 Lanbda Kappa 数据湖批处理
文章目录一、前言二、传统数据库遇到的问题2.1问题的根源2.2传统解决方法三、大数据基础3.1大数据处理技术3.2大数据利用过程3.3大数据处理系统面临的挑战3.4大数据具有的属性和特征四、Lanbda架构4.1批处理层4.2加速层4.3服务层五、Kappa架构5.1实时层5.2服务层六、Lambda和Kappa对比七、其他一、前言笔记目录大纲请查阅：【软考速通笔记】系统架构设计师——导读关注【小
数据质量是机器学习项目的核心痛点，AI技术能提供智能化解决方案。 zzywxc787 python pandas numpy 人工智能自动化运维 AI编程
一、数据质量诊断系统（Python实现）importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
AI产品经理面试宝典第45天：AI应用设计与伦理隐私问题应对指南 TGITCIC AI产品经理一线大厂面试题产品经理 AI面试大模型面试 AI产品经理面试大模型产品经理面试 AI产品大模型产品
如何提升AI产品的用户体验？问：如何提升AI产品的用户体验？答：用户体验优化需从三个维度突破：数据质量、交互逻辑、反馈机制。首先确保训练数据覆盖真实场景长尾需求，例如智能客服需采集方言、行业术语等特殊语料。其次设计渐进式交互路径，如医疗影像诊断产品采用"一键初筛-人工复核-历史对比"三段式流程。最后建立动态反馈闭环，通过埋点采集用户行为数据，结合A/B测试持续迭代模型输出结果。专业指导此题考察产品
大数据领域数据架构的实时数据可视化架构 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战信息可视化大数据架构 ai
大数据领域数据架构的实时数据可视化架构关键词：大数据架构、实时数据处理、数据可视化、流式计算、数据管道、可视化工具、性能优化摘要：本文深入探讨了大数据领域中实时数据可视化架构的设计与实现。我们将从基础概念出发，逐步分析实时数据处理流程，介绍关键技术和工具，并通过实际案例展示如何构建高性能的实时可视化系统。文章将涵盖数据采集、处理、存储和可视化展示的全链路架构，同时讨论性能优化策略和未来发展趋势。1
机器学习中的数据预处理：从入门到实践耐思nice～机器学习由浅入深-吴恩达机器学习人工智能
在当今的智能时代，机器学习已经渗透到我们生活的方方面面。比如我们常用的推荐系统，它能根据我们的浏览记录精准推送喜欢的商品或视频，这背后就离不开机器学习的支撑。而一个优秀的机器学习模型，离不开高质量的数据，数据预处理正是保证数据质量的关键环节，它就像烹饪前的食材处理，直接影响着最终“菜品”的口感，也就是模型的性能。今天，我们就来全面学习机器学习中数据预处理的关键步骤。一、数据预处理的重要性数据预处理
MySQL(149)如何进行数据清洗？辞暮尔尔-烟火年年 MySQL mysql python 数据库
数据清洗在数据处理和分析过程中至关重要，确保数据质量和一致性。以下是一个详细的指南，展示如何使用Java进行数据清洗，包括处理缺失值、重复值、异常值、数据类型转换以及标准化等步骤。一、准备工作确保安装有Java开发环境（JDK）和Maven或Gradle等依赖管理工具。我们将使用ApacheCommonsCSV库来处理CSV文件，并使用Java标准库进行数据清洗操作。二、加载数据首先，我们加载数据
人工智能时代下的数据新职业：新兴工作岗位版图研究司南锤 economics 人工智能
目录摘要第一章：AI驱动的数据价值链重构1.1从“沉睡金矿”到“流动的血液”：数据作为核心经济资产的激活1.2知识的新经济学：零边际成本革命1.3AI作为新的“操作系统”：重塑产业竞争格局第二章：基石层：数据准备与质量保障中的角色2.1数据标注与标签领导力：数据标注经理/主管2.2“地面真实”的守护者：AI数据质量专家第三章：技术核心层：构建AI与机器学习全生命周期的工程角色3.1AI生产线架构师
医疗AI与融合数据库的整合：挑战、架构与未来展望（上） Allen_Lyb 数智化教程（第二期）人工智能数据库架构
引言随着人工智能（AI）在医疗健康领域的广泛应用，数据已成为医疗AI发展的核心驱动力。然而，医疗数据具有极度的异构性（包括结构化电子病历、医学影像向量、基因组JSON/图结构、传感器时序等），传统数据架构难以高效整合。因数据孤岛、复杂ETL流程以及昂贵维护成本，医疗AI平台通常难以充分发挥价值。融合数据库（ConvergedDatabase/多模态一体化数据库）通过支持SQL、JSON、图、向量、
数据湖与数据仓库在云平台的融合架构：Delta Lake实战指南 AI云原生与云计算技术学院 AI云原生与云计算数据仓库架构 ai
数据湖与数据仓库在云平台的融合架构：DeltaLake实战指南关键词：数据湖,数据仓库,云平台,融合架构,DeltaLake,湖仓一体,数据治理摘要：本文深入探讨数据湖与数据仓库在云平台的融合架构，以DeltaLake为核心技术载体，解析湖仓融合的技术原理、实施路径及最佳实践。通过对比传统数据架构的痛点，阐述DeltaLake如何通过ACID事务、Schema管理、时间旅行等特性实现非结构化数据湖
黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模强化学习曾小健 #AI商业/产品/投融资前沿 #LLM大语言模型 transformer 深度学习人工智能
黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模乌鸦智能说2024-03-2216:14在今年的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋邀请了Transformer的七位作者（NikiParmar因故临时未能出席）参与圆桌论坛的讨论，这是Transformer团队首次在公开场合集体亮相。2017年，八位在谷歌工作的AI科学家发表了一篇名为《AttentionIsAllYouNeed》
被动降噪的概念及编程实现 CodeByte 人工智能算法 javascript 编程
被动降噪是指通过编程技术和算法，对输入的数据进行处理，以减少或消除其中的噪声。噪声可以是各种形式的干扰，例如来自传感器、通信信号或其他外部源的干扰。在本文中，我们将探讨被动降噪的意义以及如何使用编程来实现这一目标。被动降噪的意义：噪声对数据的准确性和可靠性产生负面影响。在许多应用领域，例如图像处理、音频处理和信号处理中，噪声的存在可能导致数据质量下降，使得后续的分析和处理变得困难。因此，被动降噪技
探索实时流处理的未来：Kafka Streams 深度指南秋或依
探索实时流处理的未来：KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams：实时流处理的世界！这不仅仅是一本书，更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著，这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心，为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师，还是对大数据处
基于Python的旅游数据可视化应用
摘要本文详细介绍了一个功能完善的基于Python语言开发的旅游行业数据可视化分析应用系统。该系统采用Pandas这一强大的数据处理库进行数据清洗、转换和预处理工作，确保数据质量可靠。在可视化展示方面，系统整合了Matplotlib和Seaborn两大主流可视化库，通过丰富的图表类型直观呈现数据分析结果。特别值得一提的是，所有可视化图表均采用统一的绿色主题配色方案，这种设计不仅美观大方，更能突出体现
【论文阅读】SSCL-AMC：一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法
SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要：与传统的手工自动调制分类（AMC）方法相比，深度学习已经显示出有希望的结果，AMC作为信号检测和调制之间的中间步骤发挥着关键作用。然而，获取大规模标记数据仍然具有挑战性，因为数据质量和
2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架盖瑞理 AI Agent 人工智能
介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上：监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要，但它们通常会占用团队60%到80%的时间，几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程，但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型？当数据分布发生变化时，如何自动调整超参数？这些场景需要能够推理复杂
10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60% 少林码僧掌握先机！从 0 起步实战 AI 大模型微调打造核心竞争力 chatgpt 机器学习深度学习人工智能语言模型
ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时，数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路：通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据，降低人工标注成本。步骤示例（以生成客服对话数据为例）：fromlangchain.prompts
如何在YashanDB中实施高效的数据清洗数据库
在现代数据管理中，高效的数据清洗已经成为确保数据质量和一致性的关键步骤。在面对大量数据的处理时，数据库系统常常遭遇性能瓶颈和数据一致性问题，尤其是在大规模应用场景中。YashanDB作为一个灵活的数据库解决方案，提供了多种功能强大的数据清洗工具，能够有效提升数据处理效率，帮助用户更好地维护和使用数据。本文旨在探讨如何在YashanDB中实施高效的数据清洗，涵盖核心技术、最佳实践以及具体实施建议。核
如何在YashanDB中管理数据模型变更数据库
在现代企业中，数据模型的变更管理扮演着关键角色。无论是扩展现有业务，还是应对新的需求，业务模型的改变往往需要相应的数据模型更新。如何有效地管理这些变更，确保数据的完整性、一致性及应用的高可用性，成为了数据架构师和开发者必须面对的重要问题。本文将详细探讨在YashanDB中管理数据模型变更的策略和方法，旨在提升对YashanDB数据库技术的理解及应用能力。数据模型变更管理的关键要素版本控制与变更日志
掌握大数据领域数据湖的部署要点
掌握大数据领域数据湖的部署要点关键词：数据湖,大数据部署,数据治理,存储架构,元数据管理,数据质量,湖仓一体摘要：在数据爆炸的时代，企业面临着"数据多却用不好"的困境——结构化数据藏在数据库里，非结构化数据堆在服务器上，半结构化数据散落在日志文件中。数据湖就像一个"智能中央仓库"，能统一存储所有类型的数据，并通过灵活的管理让数据"活起来"。本文将用"图书馆管理员建仓库"的故事，从概念理解、架构设计
企业数据资产运营平台建设实践罗伯特之技术屋大数据与数字化的设计应用专栏大数据
摘要数据是企业的核心战略资产，这已然成为社会共识。在数字化转型浪潮下，各企业通过数据资源化推动业务数据化，以数据资产化推动数据业务化，最终充分释放数据资产价值。研究了从数据的业务供给端出发，如何通过数据资产运营构建全面有效、切合实际的数据资产管理体系，从而提升数据质量，保障数据安全；从业务的数据需求端出发，如何通过数据资产运营拉通企业内部和外部数据，推动数据与业务深度融合，丰富数据资产应用场景。数
MySQL CDC与Kafka整合指南：构建实时数据管道的完整方案亲爱的非洲野猪 mysql kafka 数据库
一、引言：现代数据架构的实时化需求在数字化转型浪潮中，实时数据已成为企业的核心资产。传统批处理ETL（每天T+1）已无法满足以下场景需求：实时风险监控（金融交易）即时个性化推荐（电商）物联网设备状态同步微服务间数据一致性本文将深入探讨如何通过MySQLCDC与Kafka的整合，构建高效可靠的实时数据管道。二、技术选型：三大CDC工具深度对比功能矩阵比较特性DebeziumCanalMaxWell多
从 MDM 到 Data Fabric：下一代数据架构如何释放 AI 潜能大卫的 AI 办公摸鱼手册人工智能与主数据元数据专栏 fabric 架构人工智能
从MDM到DataFabric：下一代数据架构如何释放AI潜能——传统治理与新兴架构的范式变革与协同进化引言：AI规模化落地的数据困境在人工智能技术快速发展的今天，企业对AI的期望已从“单点实验”转向“规模化落地”。然而，Gartner数据显示，仅有20%的AI项目能够真正实现工业化部署，其核心瓶颈在于数据质量、实时性和治理复杂性。传统主数据管理（MDM）虽能解决基础数据标准化问题，但在应对多源异
浅谈数据管理架构 Data Fabric（数据编织）及其关键特征、落地应用 Aloudata Data Fabric 多源异构数据集成数据管理
伴随着企业从数字化转型迈向更先进的数智化运营新阶段，对看数、用数的依赖越来越强，但数据的海量增长给数据管理带来一系列难题，如数据类型和加工链路日益复杂，数据存储和计算引擎更加分散，数据需求响应与数据质量、数据安全风险难以兼顾，数据流通过程中的合规性冲突，以及混合多云环境下的“数据孤岛”等。简言之，进入数智化时代，企业数据管理正变得异常复杂和艰难，传统的数据管理架构往往依赖于单一、物理集中的数据仓库
编织数据的实时脉络——构建基于MySQL的数据编织平台，实现实时数据治理墨夶数据库学习资料1 mysql
在当今数字化转型加速的时代，企业面临着前所未有的挑战与机遇。随着业务复杂度和数据量的不断增长，传统的数据管理方式已难以满足现代企业的需求。数据编织（DataFabric）作为一种新兴的数据架构，它通过集成、管理和提供对分散在不同系统中的数据访问来简化复杂的数据环境，为企业提供了更加高效的数据管理和利用途径。本文将详细介绍如何构建一个基于MySQL的数据编织平台，帮助您实现对企业内部数据流动的全面掌
Kafka生态整合深度解析：构建现代化数据架构的核心枢纽
Kafka生态整合深度解析：构建现代化数据架构的核心枢纽导语：在当今数据驱动的时代，ApacheKafka已经成为企业级数据架构的核心组件。本文将深入探讨Kafka与主流技术栈的整合方案，帮助架构师和开发者构建高效、可扩展的现代化数据处理平台。文章目录Kafka生态整合深度解析：构建现代化数据架构的核心枢纽一、Kafka与流处理引擎的深度集成1.1Kafka+ApacheSpark：批流一体化处理
JVM调优实战 Day 14 ：大数据处理中的JVM调优在未来等你 JVM调优实战 JVM Java 性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day14】大数据处理中的JVM调优文章标签jvm调优,大数据处理,Java性能优化,JVM参数配置,JVMGC调优,Java开发,大数据架构,Jvm实战文章简述在大数据处理场景中，Java应用通常面临内存占用高、GC频率频繁、堆内存不足等挑战。本文作为“JVM调优实战”系列的第14天，深入探讨了大数据处理中的JVM调优策略。文章从概念解析、技术原理、常见问题、诊断方法、调优策略到
DolphinScheduler 6 个高频 SQL 操作技巧数据库
摘要：ApacheDolphinScheduler系列4-后台SQL经验分享关键词：大数据、数据质量、数据调度整体说明在调研了DolphinScheduler之后，在项目上实际使用了一段时间，有了一些后台SQL实际经验，分享如下。进入DolphinScheduler后台数据库，我这里使用的是MySQL数据库。以任务名称包含“ods_xf_act”的任务为例。一、修改任务组操作UPDATEt_ds_
数据同步工具对比：Canal、DataX与Flink CDC 智慧源点大数据 flink 大数据
在现代数据架构中，数据同步是构建数据仓库、实现实时分析、支持业务决策的关键环节。Canal、DataX和FlinkCDC作为三种主流的数据同步工具，各自有着不同的设计理念和适用场景。本文将深入探讨这三者的技术特点、使用场景以及实践中的差异，帮助开发者根据实际需求选择合适的工具。1.工具概述1.1CanalCanal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库增量日志(binlog)解析的组件，主要用于
从传统Cube到现代化指标体系：物化视图驱动的指标平台升级之路镜舟科技 StarRocks 物化视图数据架构 OLAP 数据分析数据库湖仓一体
在高并发、高吞吐量的数据分析场景下，简单的事情往往变得不那么简单。一个业务逻辑简单的指标大盘，在日常情况下可能运行良好，但一旦面临大促或年终数据汇总等高峰期，就会出现卡顿甚至崩溃的情况。为什么在这些特定场景下，原本稳定的系统会变得不稳定？这是因为传统的指标大盘解决方案在设计时，往往没有针对高并发、多维度分析和秒级刷新等特殊需求做好充分准备。一、传统数据架构在指标分析场景下的困境1.指标平台的常见诉
【笔记-软考】大数据架构-Lambda与Kappa架构对比我叫白小猿软考软考架构大数据 Kappa Lambda
Author：赵志乾Date：2024-07-28Declaration：AllRightReserved！！！1.简介大数据系统架构的设计思想很大程度受技术条件和思维模式的限制；Lambda架构在提出初期面向小范围业务，直接将成熟离线处理技术(Hadoop)和实时处理技术(Storm)相结合，用View模型将二者处理后得到的输出结果结合起来，在服务层进行统一后，再开放给上层服务，是相当可行且高效
多线程编程之join()方法周凡杨 java JOIN 多线程编程线程
现实生活中，有些工作是需要团队中成员依次完成的，这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人，如何保证T2在T1执行完后执行，T3在T2执行完后执行？问题分析：首先问题中有三个实体，T1、T2、T3，因为是多线程编程，所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢？ Java实现过程如下： public class T1 implements Runnabl
java中switch的使用 bingyingao java enum break continue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。用enum的时候，不能直接写下列形式。 switch (timeType) { case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY: break; default: br
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hive在使用having count()是，不支持去重计数 hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10; FAILED: SemanticExcep
WebSphere对JSP的缓存周凡杨 WAS JSP 缓存
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设计模式总结朱辉辉33 java 设计模式
1.工厂模式 1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法) 1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法) 1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法) 1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法) &n
实例：供应商管理报表需求调研报告老A不折腾 finereport 报表系统报表软件信息化选型
引言随着企业集团的生产规模扩张，为支撑全球供应链管理，对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理，目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行，而各个数据源都独立存在，无法提供统一的数据支持；因此，为了实现对于数据分析以提供采购决策，建立报表体系成为必须。业务目标 1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑 2、对供应商进行综合评估以及管理，合理管理和
mysql 林鹤霄
转载源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html mysql -uroot -p ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES) [root@centos var]# service mysql
Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack) aigo linux
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html input与textarea 值改变事件 alxw4616 JavaScript
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JDK1.5 Semaphore实例 bijian1013 java thread java多线程 Semaphore
Semaphore类一个计数信号量。从概念上讲，信号量维护了一个许可集合。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动。 S
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启动GZip压缩要用到一个开源的Filter：PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0，因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。 PJL Compressi
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【Hadoop十二】HDFS常用命令 bit1129 hadoop
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怎样区别nginx中rewrite时break和last ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作，换成break就可以，其中的原理是对于根目录的理解有所区别，按我的测试结果大致是这样的。 location / { proxy_pass http://test;
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eclipse svn 帐号密码修改问题开窍的石头 eclipse SVN svn帐号密码修改
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[电子商务]传统商务活动与互联网的结合 comsci 电子商务
某一个传统名牌产品，过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层，现在进入互联网之后，用户的数量群突然扩大了无数倍，但是，这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍，这种销售利润与经营风险同步放大的效应，在最近几年将会频繁出现。。。。如何避免销售量和利润率增加的
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#mq xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618; import java.io.IOException; import java.util.Properties; public class Test { String conf = "log4j.properties"; private static final
Java核心问题集锦 darrenzhu java 基础核心难点
注意，这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码 1)ConcurrentModificationException 当你用for each遍历一个list时，如果你在循环主体代码中修改list中的元素，将会得到这个Exception，解决的办法是： 1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素， 2)不用listIterator, new一个
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sql mysql oracle中字符串连接 macroli oracle sql mysql SQL Server
有的时候，我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的： MySQL: CONCAT() Oracle: CONCAT(), || SQL Server: + CONCAT() 的语法如下： Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3，等字串连在一起。请注意，Oracle的CON
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svn切换环境，重发布应用多了javaee标签前缀 zengshaotao javaee
更换了开发环境，从杭州，改变到了上海。svn的地址肯定要切换的，切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除，可手动删除，也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息，再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出，这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过，这对于增量发布的规范特别有用。检出

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